面向错误定位的巧合正确性测试用例识别方法及装置

    公开(公告)号:CN105117331B

    公开(公告)日:2018-04-13

    申请号:CN201510505684.5

    申请日:2015-08-17

    Inventor: 李一韩

    Abstract: 本发明实施例公开了一种面向错误定位的巧合正确性测试用例识别方法及装置,包括:收集测试用例集中每个测试用例运行预设程序的覆盖特征信息;将所述每个测试用例运行所述预设程序的执行结果作为所述每个测试用例的分类标签;根据所述覆盖特征信息及携带分类标签的测试用例集,对回归模型进行训练,得到分类模型;根据所述分类模型,对正确测试用例进行预测,筛选出所述正确测试用例中的巧合正确性测试用例,从而提高测试用例定位错误位置的效率。

    一种任务部署方法及装置

    公开(公告)号:CN105912405B

    公开(公告)日:2019-01-29

    申请号:CN201610274235.9

    申请日:2016-04-28

    Inventor: 李一韩

    Abstract: 本发明公开了一种任务部署方法及装置,其中,该方法包括:步骤1:获取部署在当前处理器核上的任务集,并依据任务集中全部任务对应的cache组的相对频度计算该任务集的实际相对频度标准差;步骤2:将待处理任务分别加入任务集中,得到与待处理任务一一对应的新任务集,并依据新任务集中全部任务对应的cache组的相对频度计算该新任务集的模拟相对频度标准差;步骤3:将实际相对频度标准差与模拟相对频度标准差的差值中最大且为正值的差值对应的模拟相对频度标准差对应的待处理任务部署到当前处理器核上,返回执行步骤2;直至不存在满足上述要求的待处理任务为止。从而提高了cache空间利用率。

    一种定位目标程序中的错误语句的方法和装置

    公开(公告)号:CN105159826B

    公开(公告)日:2018-06-15

    申请号:CN201510516012.4

    申请日:2015-08-20

    Inventor: 李一韩

    Abstract: 本发明公开了一种定位目标程序中的错误语句的方法和装置,该方法包括以下步骤:在目标程序上运行多个测试用例,获取各个测试用例的执行结果和覆盖信息;根据各个测试用例的执行结果和覆盖信息,计算各个测试用例的错误诊断能力;根据各个测试用例的覆盖信息和错误诊断能力,计算所述目标程序中的各个语句的可疑度,并根据各个语句的可疑度定位所述目标程序中的错误语句。本发明根据测试用例的覆盖信息和执行结果区分不同测试用例的错误诊断能力,并根据各个测试用例的错误诊断能力计算目标程序中的各个语句的可疑度,进而定位目标程序中的错误语句,能够实现对错误语句的快速定位,减少程序调试的开销。

    一种测试用例选择方法和装置

    公开(公告)号:CN104932975B

    公开(公告)日:2018-01-09

    申请号:CN201510282695.1

    申请日:2015-05-28

    Inventor: 李一韩

    Abstract: 本发明公开了一种测试用例选择方法和装置。本实施例提供的测试用例选择方法包括:通过第一测试用例集中每个测试用例运行程序,获取第一测试用例集中每个测试用例对应于程序中每条语句的覆盖信息,其中,第一测试用例集包括至少一个失败测试用例和第二测试用例集;根据第一测试用例集中每个测试用例的覆盖信息,将第二测试用例集中的部分测试用例添加到第三测试用例集中;通过已添加的第三测试用例集中的每个测试用例定位出程序中错误的语句,以计算出程序中每条语句的可疑度。本实施例提供的测试用例选择方法,解决了现有技术在进行错误定位时,由于需要预先获取所有测试用例的执行结果,从而导致通过错误定位的效率较低的问题。

    一种任务部署方法及装置

    公开(公告)号:CN105912405A

    公开(公告)日:2016-08-31

    申请号:CN201610274235.9

    申请日:2016-04-28

    Inventor: 李一韩

    CPC classification number: G06F9/5027 G06F2209/5012 G06F2209/503

    Abstract: 本发明公开了一种任务部署方法及装置,其中,该方法包括:步骤1:获取部署在当前处理器核上的任务集,并依据任务集中全部任务对应的cache组的相对频度计算该任务集的实际相对频度标准差;步骤2:将待处理任务分别加入任务集中,得到与待处理任务一一对应的新任务集,并依据新任务集中全部任务对应的cache组的相对频度计算该新任务集的模拟相对频度标准差;步骤3:将实际相对频度标准差与模拟相对频度标准差的差值中最大且为正值的差值对应的模拟相对频度标准差对应的待处理任务部署到当前处理器核上,返回执行步骤2;直至不存在满足上述要求的待处理任务为止。从而提高了cache空间利用率。

    面向错误定位的巧合正确性测试用例识别方法及装置

    公开(公告)号:CN105117331A

    公开(公告)日:2015-12-02

    申请号:CN201510505684.5

    申请日:2015-08-17

    Inventor: 李一韩

    Abstract: 本发明实施例公开了一种面向错误定位的巧合正确性测试用例识别方法及装置,包括:收集测试用例集中每个测试用例运行预设程序的覆盖特征信息;将所述每个测试用例运行所述预设程序的执行结果作为所述每个测试用例的分类标签;根据所述覆盖特征信息及携带分类标签的测试用例集,对回归模型进行训练,得到分类模型;根据所述分类模型,对正确测试用例进行预测,筛选出所述正确测试用例中的巧合正确性测试用例,从而提高测试用例定位错误位置的效率。

    一种处理访存请求的方法和节点控制器

    公开(公告)号:CN105068786A

    公开(公告)日:2015-11-18

    申请号:CN201510461295.7

    申请日:2015-07-30

    Abstract: 本发明公开了一种处理访存请求的方法和节点控制器,该方法包括以下步骤:第一节点控制器接收来自第一处理器的访存请求;所述第一节点控制器将所述访存请求转发给与所述访存请求对应的处理器,并接收与所述访存请求对应的处理器返回的访存应答;所述第一节点控制器将所述访存应答发送给所述第一处理器,接收所述第一处理器返回的一致性状态信息,并对来自所述第一处理器的一致性状态信息进行记录。本发明能够减少节点控制器的数量,进而减少节点控制器所占内存空间,降低节点间互连规模,简化节点间拓扑,提升系统性能,对于互连端口数目和能够支持的域内处理器ID数量非常有限的处理器而言,效果更加显著。

    一种测试用例选择方法和装置

    公开(公告)号:CN104932975A

    公开(公告)日:2015-09-23

    申请号:CN201510282695.1

    申请日:2015-05-28

    Inventor: 李一韩

    Abstract: 本发明公开了一种测试用例选择方法和装置。本实施例提供的测试用例选择方法包括:通过第一测试用例集中每个测试用例运行程序,获取第一测试用例集中每个测试用例对应于程序中每条语句的覆盖信息,其中,第一测试用例集包括至少一个失败测试用例和第二测试用例集;根据第一测试用例集中每个测试用例的覆盖信息,将第二测试用例集中的部分测试用例添加到第三测试用例集中;通过已添加的第三测试用例集中的每个测试用例定位出程序中错误的语句,以计算出程序中每条语句的可疑度。本实施例提供的测试用例选择方法,解决了现有技术在进行错误定位时,由于需要预先获取所有测试用例的执行结果,从而导致通过错误定位的效率较低的问题。

    一种处理访存请求的方法和节点控制器

    公开(公告)号:CN105068786B

    公开(公告)日:2018-03-23

    申请号:CN201510461295.7

    申请日:2015-07-30

    Abstract: 本发明公开了一种处理访存请求的方法和节点控制器,该方法包括以下步骤:第一节点控制器接收来自第一处理器的访存请求;所述第一节点控制器将所述访存请求转发给与所述访存请求对应的处理器,并接收与所述访存请求对应的处理器返回的访存应答;所述第一节点控制器将所述访存应答发送给所述第一处理器,接收所述第一处理器返回的一致性状态信息,并对来自所述第一处理器的一致性状态信息进行记录。本发明能够减少节点控制器的数量,进而减少节点控制器所占内存空间,降低节点间互连规模,简化节点间拓扑,提升系统性能,对于互连端口数目和能够支持的域内处理器ID数量非常有限的处理器而言,效果更加显著。

    一种命名实体链接方法
    10.
    发明公开

    公开(公告)号:CN106156340A

    公开(公告)日:2016-11-23

    申请号:CN201610547386.7

    申请日:2016-07-12

    Inventor: 李一韩

    CPC classification number: G06F16/35

    Abstract: 本发明公开了一种命名实体链接方法,该方法包括:对命名实体进行词法分析,生成命名实体的候选文档列表;所述命名实体包含一个查询词及一个描述所述查询词的描述文档;采用基于主题模型的语义分析方法并结合机器学习分类算法,对所述候选文档列表中的所有候选文档进行消歧,得到最贴切描述所述查询词的一个候选文档。该方法实现提高链接准确性。

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